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Beispiele aus der Praxisfür den Erfolg mit generativer KI

So setzen führende Unternehmen wie Bayer und Siemens Energy generative KI ein, um Umsatz und Produktivität zu steigern und den Kundenservice zu verbessern.

Dieser brandneue Bericht enthält Folgendes:

Übersicht über generative KI im Jahr 2025
14 detaillierte Erfolgsgeschichten
Bewährte KI-Anwendungsfälle und Ergebnisse
Und vieles mehr

KI-Hype weicht der Realität

Trotz der großen KI-Versprechen der letzten Jahre berichtet Harvard Business Review, dass bis zu 80 % der KI-Projekte scheitern, bevor sie es in die Produktion schaffen.

Obwohl viele Unternehmen feststellen müssen, dass die größten Versprechen generativer KI bisher eher Wunschvorstellung als Realität sind, überwinden andere Unternehmen gängige Hindernisse, um das Potenzial von KI freizusetzen. Diese führenden Unternehmen verringern die KI-Einstiegshürde, indem sie auf der leistungsstarken Datengrundlage aufbauen, die sie bereits besitzen und über die sie Kosten managen, den Betriebsaufwand reduzieren und auf agile Weise mit neuen Anforderungen Schritt halten können.

Um diese und weitere Ziele zu erreichen, nutzen sie die vielseitige und leistungsstarke Snowflake-Plattform, die KI einfach, effizient und sicher macht.

80 %

80 % der KI-Projekte schaffen es nicht in die Produktion.

Quelle: Harvard Business Review

„Mit Snowflake kann ich meine Teams dabei unterstützen, KI an einem zentralen Ort zum Leben zu erwecken – selbst wenn sie keine Technikprofis sind.“

Thomas Bodenski

COO & Chief Data & Analytics Officer, TS Imagine

Reale Beispiele für erfolgreichen KI-Einsatz in Unternehmen

Unternehmen aller Größen und Branchen wenden sich an die einheitliche KI- und Datenplattform von Snowflake, um ihre GenAI-Ziele in die Tat umzusetzen. Indem sie die Leistungsfähigkeit von Snowflake Cortex AI nutzen, entwickeln diese Unternehmen GenAI-Anwendungen, die einen greifbaren Wert liefern.

TS Imagine spart jedes Jahr mehr als 4.000 Stunden an manueller Arbeit und konnte gleichzeitig die Kosten nahezu um ein Drittel reduzieren.

Sigma steigert mit prädiktiver Vertriebsanalytik die Verkaufseffizienz und schließt schneller Geschäfte ab.

Terakeet findet neue Marktchancen für Kunden 98 % schneller als zuvor.

Generative KI in Aktion

Es gibt drei Hauptbereiche, in denen Kunden mit generativer KI große Fortschritte machen: umfangreiche Textverarbeitung, dialogorientierte KI-Assistenten sowie automatisierte Business Intelligence. Diese Anwendungsfälle helfen Unternehmen dabei, schnell verschiedenste Aufgaben zu erledigen: von Textzusammenfassung über Stimmungsanalysen bis hin zur Entwicklung leistungsstarker KI-Chatbots.

Siemens Energy entwickelt einen KI-Chatbot, der auf einer RAG-Architektur (Retrieval Augmented Generation) basiert, um schnell mehr als 700.000 Seiten an internen Dokumenten zu durchsuchen, zusammenzufassen und so Forschung und Entwicklung zu beschleunigen.

Bayer demokratisiert Daten, um nicht-technischen Nutzenden – von der Kundenfinanzierung über den Vertrieb bis hin zur Bedarfsplanung – schnellen Zugang zu Einblicken zu bieten. Hierzu nutzt das Unternehmen eine dialogorientierte KI, um die Entscheidungsfindung seiner Teams zu beschleunigen, ohne dass sie hierfür auf Datenteams angewiesen sind.

Compare Club fasst hunderttausende Seiten an Anrufprotokollen effizient zusammen und extrahiert wertvolle Einblicke, die die Kundenerfahrung und Teamproduktivität verbessern. All das geschieht, ohne die Sicherheit der Kundendaten zu beeinträchtigen.

> 700 Tsd.

Siemens Energy demokratisiert mit seinem KI-Chatbot den Zugang zu über 700.000 Seiten an Wissen, um Forschung und Entwicklung zu beschleunigen.

„Dieser Chatbot war ein Wendepunkt für Siemens Energy. Die Möglichkeit, die Daten in unserem riesigen Wissensbestand zu erschließen und zu demokratisieren, hat uns einen echten Wettbewerbsvorteil verschafft.“

Tim Kessler

Head of Data, Models & Analytics, Siemens Energy

Optimale KI-Ergebnisse in Ihrem Unternehmen

Diese Customer Stories zeigen, wie zukunftsorientierte Unternehmen mit Snowflake einfache, effiziente und zuverlässige GenAI-Applikationen entwickeln und so echte Ergebnisse erzielen.

Lassen Sie sich von diesen Erfolgen inspirieren und erfahren Sie, wie große und kleine Unternehmen mit der AI Data Cloud und Cortex AI ihre Ziele erreichen: von besserem Kundenservice bis hin zu größeren Wettbewerbsvorteilen.

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